愛知の運送会社が2024年問題をAIで乗り切る方法｜配車・点呼・日報の効率化と始め方

2024年4月にドライバーの時間外労働の上限規制が始まってから2年。愛知の運送会社では「長距離が1人で回せない」「事務作業まで手が回らない」という負担が現実の課題になっています。本記事では、配車・点呼・日報といった日々の業務をAIでどう効率化するか、東海ならではの中継輸送や積載率改善の動きも踏まえて、何から始めればよいかを具体的に解説します。

愛知の運送会社が直面する2024年問題の現実

2024年4月から、トラックドライバーの時間外労働は年間960時間が上限になりました。施行から2年が経ち、長距離輸送を1人のドライバーで完結させることが難しくなっています。たとえば従来は1人で12〜15時間かけて複数の地域を回っていた運行が、上限内に収まらず組み直しを迫られるケースが増えています。

背景には構造的な問題もあります。全国の営業用トラックの積載率は40%未満まで低下しており、1台で運べる荷物を半分も積まずに走っている状態です。その分だけ運行回数や必要な台数が増え、ドライバー不足と労働時間規制の両方を悪化させています。さらに、1運行あたり平均1時間半とされる荷待ち時間も、現場の時間を奪う要因です。

愛知県は日本のほぼ中央に位置し、物流の中継拠点（ハブ）としての役割が高まっています。県内では物流センターの建設が相次ぎ、限られた労働時間で効率を最大化する取り組みが進んでいます。規制への対応は「ドライバーを増やす」だけでは限界があり、配車・積載・事務の効率化が避けて通れません。

整理すると、愛知の運送会社が向き合う課題は次のように重なっています。これらは個別ではなく連動しているため、一つの施策だけでは解決しきれません。労働時間の制約を前提に、輸送そのものの組み方と、それを支える事務作業の両面から効率を上げる発想が必要です。

• ドライバーの時間外労働が年960時間に制限され、長距離を1人で回せない
• 営業用トラックの積載率が40%未満まで低下し、台数と運行回数が増える
• 1運行あたり平均1時間半とされる荷待ち時間が現場の時間を奪う
• 配車・点呼・日報などの事務作業が管理者の残業を押し上げている

中継輸送と積載率改善：東海で進む現場の工夫

労働時間の壁を越える代表的な工夫が中継輸送（リレー方式）です。名古屋の市場では、長距離輸送の途中に中継拠点を設け、ドライバーを交代させる取り組みが実際に動いています。たとえば遠方から名古屋までを1社が運び、名古屋から先は地元の運送会社が岐阜・静岡方面へ手分けして運ぶ。これにより、ドライバー1人あたりの拘束時間を大きく短縮できます。

積載率の改善も効果が大きい領域です。トラックに積んだ荷物をカメラで撮影し、AIで画像を解析して積載率を可視化する取り組みが東海の物流現場でも始まっています。「まだ余裕がある」状態を数値で把握し、荷物を無駄なく振り分け直せば、必要なトラックの台数そのものを減らせます。必要なものを必要な時に運ぶジャストインタイムの取引が多い愛知では、こうした効率化の効果が特に出やすいといえます。

複数の荷主が同じトラックを共同で使う共同配送も有効です。ただし、配送データは競合に知られたくない営業情報でもあるため、データの扱いには注意が要ります。信頼できる第三者がデータを預かる仕組みを介するなど、情報管理の設計とセットで進めるのが現実的です。

これらの工夫は大企業だけのものではありません。中小の運送会社でも、近隣の同業や荷主と連携して中継・共同化に加わったり、まずは積載率の見える化から着手したりと、規模に応じた入り方があります。東海で進む取り組みを参考に、自社で取り入れられる部分から検討するのが現実的です。

• 中継輸送（リレー）：拠点でドライバーを交代し、1人あたりの拘束時間を短縮
• 積載率の可視化：カメラ画像をAIで解析し、積み直しで必要台数を削減
• 共同配送：複数荷主で同じトラックを使い、帰り便の空車を減らす
• 荷待ち時間の削減：荷主と連携し、待機の発生する工程を見直す

配車・点呼・日報をAIで効率化する具体策

現場の工夫と並行して、日々の事務作業をAIで軽くすると効果が早く出ます。AIが特に効くのは、毎日繰り返し発生する配車・点呼・日報まわりです。これらは1件あたりは短くても、台数とドライバーの数だけ積み重なり、管理者の残業の主因になっています。

配車では、AIに条件（時間・距離・荷量・休憩）を渡してルートや組み合わせの案を作らせ、最終判断は人が行う使い方が現実的です。点呼では、対面で確認した健康状態やアルコールチェックの結果をAIに整理・記録させると、記録の抜け漏れを防ぎつつ事務時間を減らせます。日報は、ドライバーが音声で吹き込んだ内容をAIにテキスト化・要約させれば、入力負担と集計負担を同時に下げられます。

重要なのは、AIに「判断」を丸投げしないことです。安全に関わる最終判断は人が担い、AIは下書き・整理・要約という補助に徹する。この役割分担を守ると、規制対応をしながら無理なく事務工数を削減できます。データ管理や運行管理システムそのものの見直しは別記事で詳しく扱っています。

• 配車：条件を渡してルート・組み合わせ案を作らせ、最終判断は配車担当が行う
• 点呼：健康・アルコールチェックの結果を整理・記録させ、記録漏れを防ぐ
• 日報：音声入力をテキスト化・要約し、運行記録の集計まで自動化する
• 請求・運賃計算：運行記録と請求情報の照合・転記をAIに任せる

愛知の運送会社がAI活用を始める手順と費用感

始め方はシンプルです。まず、管理者やドライバーが「一番時間を取られている繰り返し作業」を1つ選びます。多くの会社では日報か配車事務が最初の候補になります。全社一斉ではなく、1つの業務に絞って小さく試し、効果が見えたら点呼や請求へ横展開するのが失敗しない進め方です。

費用面では、AIの導入支援は月10万円程度から始められます。判断材料は、削減できる作業時間×人件費単価で投資対効果を試算することです。AIツールやデジタコ連携などの導入にはIT導入補助金や愛知県トラック協会の助成制度が使える場合があるため、対象や条件は最新の公募要領で確認してください（補助金の詳細は別記事にまとめています）。

弊社はAI導入支援を月10万円〜で提供し、名古屋駅徒歩圏（名駅4丁目）の拠点から愛知・名古屋エリアは現場訪問にも対応しています。事例ページでは、業務システム構築で工数を60%削減した例など、削減時間・削減金額を公開しています。自社に近い業務から、まず1つ相談する形で始められます。

運送業でAI活用につまずかないための3つの注意点

最後に、運送会社がAI導入で失敗しないためのポイントを3つ挙げます。1つ目は、安全に関わる判断をAIに委ねないこと。点呼の最終確認や配車の可否判断は人が責任を持ち、AIはあくまで下準備に使います。記録や法令対応の正確性は、現場の管理者が必ず目視で確認してください。

2つ目は、現場のドライバーを巻き込むことです。管理者だけが乗り気でも、入力する側の負担が増えれば定着しません。音声入力のように、ドライバーの手間がむしろ減る形から始めると、抵抗感が小さく現場に根づきます。3つ目は、小さく始めて数字で効果を確認することです。日報1業務でも、削減できた時間を月単位で記録すれば、次にどこへ広げるべきかが見えてきます。

規制対応に追われる中でも、事務作業の削減は今日からでも着手できます。まずは社内で最も時間を取られている作業を一つ書き出すところから始めてみてください。自社だけで進め方に迷う場合は、現場を見た上で優先順位を一緒に整理することもできます。